Por que você, como cientista de dados, deve se preocupar com os conceitos de engenharia de software?  Aqui, abordaremos conceitos específicos de engenharia de software e como essas ideias importantes podem revolucionar seu fluxo de trabalho de ciência de dados!

Python, ciência de dados e engenharia de software

As grandes ideias

A modularidade do Python na natureza

Introdução aos pacotes e à documentação

Instalação de pacotes com o pip

Aproveitamento da documentação

Convenções e PEP 8

Usando o pycodestyle

Em conformidade com PEP 8

PEP 8 em documentação

Engenharia de software e ciência de dados

Torne-se um desenvolvedor de pacotes Python completo, escrevendo seu primeiro pacote!  Você aprenderá a estruturar e escrever código Python que pode ser instalado, usado e distribuído da mesma forma que pacotes famosos, como NumPy e Pandas.

Como escrever seu primeiro pacote

Requisitos mínimos de pacote

Nomeação de pacotes

Reconhecimento de pacotes

Adicionar funcionalidade aos pacotes

Adicionando funcionalidade ao seu pacote

Usando a nova funcionalidade do seu pacote

Tornando seu pacote portátil

Escrevendo o arquivo requirements.txt

Instalação dos requisitos do pacote

Criando o setup.py

Listagem de requisitos em setup.py

Escrevendo um módulo Python

A programação orientada a objetos é um elemento básico do desenvolvimento do Python.  Ao aproveitar as classes e a herança, seu pacote Python se tornará uma ferramenta muito mais poderosa para seus usuários.

Adicionando classes a um pacote

Escrevendo uma classe para seu pacote

Usando a classe do seu pacote

Adição de funcionalidade às classes

Escrevendo um método não público

Usando a funcionalidade de sua classe

Classes e o princípio DRY

Usando a herança para criar uma classe

Adicionar funcionalidade a uma classe filha

Usando a classe de seu filho

Herança em vários níveis

Explorando com dir e ajuda

Criando uma classe neta

Usando métodos herdados

Utilização de classes

Agora você escreveu um pacote Python totalmente funcional para análise de texto!  Para tornar a manutenção do seu projeto o mais fácil possível, utilizaremos as práticas recomendadas em torno de conceitos como documentação e testes de unidade.

Documentação

Identificação de bons comentários

Identificação de docstrings adequados

Escrevendo docstrings

A legibilidade conta

Usando bons nomes de funções

Usando bons nomes de variáveis

Refatoração para facilitar a leitura

Teste de unidade

Usando o doctest

Usando o pytest

Documentação e testes na prática

Documentando classes para o Sphinx

Identificação de ferramentas

Considerações finais

Capacidade de manutenção

Os cientistas de dados podem obter grandes benefícios ao aprender conceitos da área de engenharia de software, o que lhes permite reutilizar mais facilmente seu código e compartilhá-lo com os colaboradores. Neste curso, você aprenderá tudo sobre as importantes ideias de modularidade, documentação e testes automatizados, e verá como elas podem ajudá-lo a resolver problemas de ciência de dados mais rapidamente e de uma forma que o deixará feliz no futuro. Você poderá até mesmo usar seus conhecimentos adquiridos em engenharia de software para escrever seu próprio pacote Python para realizar análises de texto.

Introduction to Functions in Python

Aprenda sobre modularidade, documentação e testes automatizados para resolver problemas de ciência de dados.